@article{VollmerEberhardt2024, author = {Vollmer, Michael and Eberhardt, Wolfgang}, title = {Ein einfaches Modell f{\"u}r die Vorhersage von CO2 Konzentrationen in der Atmosph{\"a}re in Abh{\"a}ngigkeit von globalen CO2 Emissionen}, series = {PhyDid B, Didaktik der Physik, Beitr{\"a}ge zur DPG-Fr{\"u}hjahrstagung}, volume = {1}, journal = {PhyDid B, Didaktik der Physik, Beitr{\"a}ge zur DPG-Fr{\"u}hjahrstagung}, number = {1}, publisher = {FU Berlin}, organization = {Fachverband Didaktik der Physik}, issn = {2191-379X}, pages = {379 -- 388}, year = {2024}, abstract = {Es wird das vielleicht einfachst m{\"o}gliche Modell vorgestellt, mit dem zeitabh{\"a}ngige CO2 Konzent-rationen c(t) in der Atmosph{\"a}re ausgehend von verschiedenen globalen Emissionsszenarien f{\"u}r CO2berechnet werden. Dazu wird eine einzelne inhomogene lineare Differenzialgleichung 1. Ordnung hergeleitet, deren Parameter sich aus den quantitativen Daten des global carbon project sowie Mauna Loa Daten f{\"u}r CO2 Konzentrationen errechnen. Das Modell wird erstens getestet am Zeitraum 1960 bis 2020 mit vergleichsweise guter quantitativer {\"U}bereinstimmung zu Messdaten. Zweitens wird f{\"u}r zwei typische IPCC Emissions-Szenarien ein Vergleich der Modellvorhersagen mit denen der kom-plexen IPCC Earth-System-Klimamodelle diskutiert mit qualitativer {\"U}bereinstimmung des zeitli-chen Verlaufs. Drittens werden Ergebnisse einiger ausgew{\"a}hlter neuer Emissionsszenarien pr{\"a}sen-tiert. Ungeachtet einiger Abweichungen zu komplexeren Klimamodellen zeichnet sich unser Mo-dell durch zwei wichtige Vorteile f{\"u}r die Lehre aus. Zum einen ist es sehr einfach f{\"u}r Studierende und begabte Sch{\"u}ler nutzbar, da die erforderliche L{\"o}sung der Differentialgleichung bereits mit han-dels{\"u}blicher Tabellenkalkulationssoftware wie z.B. Excel programmiert werden kann. Dadurch ge-stattet es zum anderen auch sehr einfach, den zeitlichen Verlauf von Emissionsszenarien zu ver{\"a}n-dern und innerhalb weniger Sekunden Ver{\"a}nderungen aufgrund ge{\"a}nderter Eingaben zu berechnen. Insofern eignet sich das Modell sehr gut als Einstieg in das Thema Klimamodellierung in einf{\"u}hren-den Hochschulvorlesungen zum Themenbereich Kohlenstoffkreislauf und Klimawandel. In der Schule kann es gegen Ende der Sekundarstufe 2 beispielsweise im Projektunterricht zum Themen-komplex Nachhaltigkeit in Physik und/oder Mathematik eingesetzt werden}, language = {de} } @article{VollmerEberhardt2024, author = {Vollmer, Michael and Eberhardt, Wolfgang}, title = {A simple model for the prediction of CO2 concentrations in the atmosphere, depending on global CO2 emissions}, series = {European Journal of Physics}, volume = {45}, journal = {European Journal of Physics}, number = {2}, doi = {10.1088/1361-6404/ad230d}, year = {2024}, abstract = {We present a very simple model for estimating time dependent atmospheric CO2 concentrations c(t) from global carbon emission scenarios, serving as single input data. We derive a single linear differential equation of 1st order, based on parameters which are estimated from quantitative data of the global carbon project and Mauna Loa data for CO2 concentrations. The model is tested first by comparing it to the 1960-2021 period with reasonably good quantitative agreement and, second to two of the typical current IPCC scenarios with good qualitative agreement. Finally, some new emission scenarios are modelled. Despite several drawbacks concerning absolute quantitative predictions, there are two important advantages of the model. First, it can be easily executed by students already with simple programmable spreadsheet programs such as Excel. Second input emission scenarios can be changed easily and expected changes are immediately seen for discussion during undergraduate and graduate courses on the carbon cycle and climate change.}, language = {en} }